2.4
如何量化高血压患者的心血管疾病发病风险

对高血压作为心血管疾病危险因素的研究开始于20世纪20年代。Paullin等 ^［88］ 根据对美国500名高血压患者进行的研究，认为高血压的并发症可以分为七类，分别与心脏、动脉、中枢神经系统、眼睛、肺、肾和其他器官有关。他们的研究证实，心脏肥大是高血压的首要并发症，66.4%（332/500）的患者有此并发症。1964年，Hamilton等 ^［89］ 对高血压和脑卒中之间的关系进行了研究，结果显示控制血压可以显著减少男性多种并发症和女性脑卒中的发生。

一项Meta分析表明，对于40～69岁的成年人来说，收缩压（相当于通常的舒张压10mmHg）每升高20mmHg，脑卒中死亡率增加1倍，缺血性心脏病和其他血管病的病死率也增加1倍 ^{［90，91］} 。随机临床试验表明，收缩压每降低10mmHg，脑卒中和缺血性心脏病的风险降低约四分之一 ^［92］ 。我国相关研究证据表明，随着血压的升高，心血管疾病发病的相对危险度明显增加 ^{［39，93］} 。

2.4.1　国际风险预测方程研究

Cox回归模型通常用于心血管疾病风险评估，最著名的研究是美国的弗莱明翰心脏研究 ^［94］ 。该研究始于1948年，主要目的是分析导致心血管疾病的一般危险因素或特征。这项研究纳入许多尚未出现心血管疾病症状的人员。研究结果证实，心血管疾病的主要危险因素包括高血压、高胆固醇血症、糖尿病、肥胖、吸烟和缺乏运动。该研究还提供了心血管疾病风险因素的证据，包括血液甘油三酯和高密度脂蛋白（high-density lipoprotein，HDL）胆固醇水平以及年龄、性别和社会心理问题。弗莱明翰心脏研究在世界各地被广泛使用和引用，在过去的半个世纪里，在顶级医学期刊杂志上发表了1 200多篇相关文章。

研究人员在估计风险因素参数时采用过各种不同的方法 ^［95］ 。第一种方法是Logistic回归分析，用于Benjamin等 ^［96］ 的研究中。他们采用多元Logistic回归模型按照特定的性别选择房颤的单个危险因素，用比值比和相对危险度描述危险因素。Singer等 ^［97］ 与Harris等 ^［98］ 也使用相同方法开展了类似研究。第二种方法是Cox回归，用风险比表示所分析因素的相对危险度 ^［99］ 。因为这种方法可以通过考虑时间因素更好地表达危险因素与疾病之间的风险关系。

2007年，世界卫生组织和国际高血压学会根据性别、年龄、收缩压、吸烟状况、血液总胆固醇水平和糖尿病等因素，编制了世界卫生组织各区域（中国属于世界卫生组织西太平洋区域）致命性或非致命性心血管疾病十年风险预测图，为全球居民了解心血管疾病风险提供了一种直观、直接的方法。这也表明了弗莱明翰心脏研究风险方程在全球得到应用。

2.4.2　我国开发的风险预测模型

高血压并发心血管疾病的早期研究主要针对西方人群，研究认为冠心病是高血压的主要并发症。然而，研究显示我国心血管疾病不仅应包括冠心病，还应包括脑卒中，而且由此引发的脑卒中比冠心病造成的死亡人数更多 ^［36-37］ 。许多国家开展了多项队列研究，如弗莱明翰心脏研究和世界卫生组织心血管疾病人群监测方案（名为MONICA项目，旨在评估心血管疾病死亡和发病的趋势以及这些趋势与危险因素水平和/或医疗保健变化之间的关系） ^［100］ 等，对导致缺血性心脏病和脑卒中的各种危险因素进行定量分析。研究人员对这些研究进行了Meta分析和文献研究 ^{［101-102］} 。近年来，用于心血管疾病风险预测的模型得到了进一步改进，纳入更多危险因素，并将时间作为影响因素进行动态分析 ^{［38，103］} 。有关学者还开发了用于中国人群心血管疾病风险预测的模型，现讨论如下。

2005年，Zhang等 ^［37］ 以中国人群队列为基础开发了心血管疾病风险预测评分模型。该模型以年龄、收缩压、总胆固醇、BMI和吸烟为协变量，以冠心病、缺血性/出血性脑卒中为因变量。研究得出结论，针对白种人群的心血管疾病风险分层模型高估了东方人的冠心病风险，研究还提出了中国男性冠心病及缺血性和出血性脑卒中的分层评估方法。

2006年，Wu等 ^［36］ 建立了具有特异性并经过优化的中国人群缺血性心血管疾病（包括缺血性脑卒中和冠心病）10年风险预测模型。他们使用Cox比例风险回归，基于中美心血管疾病和心肺疾病流行病学合作研究数据进行了深入分析。该研究显示，男性和女性缺血性心血管疾病与年龄、收缩压、总胆固醇、BMI、当前吸烟状况和糖尿病等危险因素之间具有定量关系。

2016年，Gu等 ^［38］ 基于4个中国人群队列研究，分析得出动脉粥样硬化性心血管疾病10年风险预测模型。该研究纳入的危险因素包括年龄、地区、城乡、当前吸烟状况、腰围、收缩压、舒张压、两周内降压治疗、总胆固醇、高密度脂蛋白、胆固醇、糖尿病、家族史等。此后，研究人员根据模型预测了动脉粥样硬化性心血管疾病10年风险 ^［103］ 。该研究采用大样本人群数据，重点关注所有动脉粥样硬化性心血管疾病（定义为非致命性急性心肌梗死或冠心病死亡或致命性或非致命性脑卒中）。

Wu等 ^［36］ 的研究提供了一个简化的心血管疾病风险评分系统，可以很容易地将缺血性心血管疾病的风险评分转化为10年风险概率。Gu等 ^［38］ 的研究为中国普通人群开发了一个风险预测模型，并根据中国和世界卫生组织的统计数据校准了相关参数。2016年的一项研究进行了类似分析，将研究结果应用于中国人口 ^［103］ 。上述研究为心血管疾病长期风险预测提供了参数基础。

在2015年研究参数基础上，本研究探索开发一个心血管疾病长期健康结果预测模型，并且基于CHNS数据进行心血管疾病风险预测。详见第4章。 CK5jvvlhxdTzwkqj6niNFmG8gZWhvMajVBUnuYJUySwef8DmpFbSWStzm43QYWVp